divergence minimization 썸네일형 리스트형 (3) Advancing Medical Imaging Informatics by Deep Learning-Based Domain Adaptation - Maximum Mean Discrepancy 이전 글에서 나는 "다음 글에서는 Maximum Mean Discrepancy 와 Wasserstein distance에 대해 정리하도록 하겠다." 고 당차게 말했지만.. 와 Wasserstein distance라는 게 엄청나게 수학적 개념, 특히 확률에서 출발한 방법이더라. 확률에 대한 감이 어느정도 잡히고 나서야 제대로 이해할 수 있겠다는 생각이 들었다. 그러려면 단시간에는 불가능하니... 우선 Maximum Mean Discrepance (MMD)에 대해서만 정리하고자 한다. Maximum Mean Discrepancy (최대 평균 불일치) MMD도 두 데이터 분포 사이의 차이를 측정하는 방법이고, 그림에 나와있는 수식처럼 차이를 계산한다. 평균하고 빼고 제곱한 결과가 MDD 값이다. 무얼 평균? .. 더보기 (2) Advancing Medical Imaging Informatics by Deep Learning-Based Domain Adaptation - Divergence minimization Latent Feature Space Transformation에 대해 더 자세히 정리하는 두 번째 글이다. 적어도 4개 정도는 더 써야 원하는만큼의 지식을 챙겨갈 수 있지 않을까 싶다. 모르는 개념도 많고.. 어려워서 공부하는데도 꽤 오랜 시간과 노력이 필요할 것 같다. Latent Feature Space Transformation의 목적은 말 그대로 network를 통해 추출되는 feature들을 사용해서 DA를 하는 것이다. 예를 들어 CNN에서는 여러 개의 convolutional layer를 거쳐 feature map들이 생성될텐데, Latent Feature Space Transformation에서는 DA를 위해서 이 feature map들을 어떻게 해보겠다는 거다. 적절한 feature m.. 더보기 이전 1 다음
